高性能计算

FFT，IFFT以及线性代数运算超过了100个内置的MATLAB函数，通过提供一个类型为GPUArray(由并行计算工具箱提供的特殊数组类型)的输入参数，这些函数就能够直接在GPU上运行。这些启用GPU的函数都是重载的，换句话说，这些函数根据传递的参数类型的不同而执行不同的操作。

“2011年全国高性能计算学术年会”(HPC China 2011， 会议网址： http://www.hpc2011.net )将于2011年10月26至29日在山东济南山东大厦隆重召开。

自1965年以来，摩尔定律一直作为计算机硬件行业的发展指标而存在，并持续推动着人类科技努力向其每十八个月左右计算能力翻番的预言进发。而如今根据一项数据中心功耗界领军人物Jonathan Koomey博士所发布的研究来看，计算机对能源的利用效率也遵循同样的发展速度，即每十八个月左右能源利用效率翻番

GPU最初用于加速图形渲染，现在越来越多地应用于科学计算。和传统的CPU只包括少数的几个核不同，GPU由整型和浮点处理器组成的大规模并行矩阵以及专用的高速内存构成。

9月6日下午2点，备受业界广泛关注的北京市计算中心与英伟达(NVIDIA)公司共建“Tesla GPU计算应用测试中心”发布和研讨会在国家会议中心隆重举行。北京市科学技术研究院副院长、北京市计算中心主任谢威先生，英伟达公司全球副总裁兼中国区总经理张建中先生等双方领导出席了发布会并为测试中心揭牌。

中国传媒大学高性能计算中心与戴尔公司合作，为北京信息职业技术学院打造了一个高性能的动漫渲染平台。该平台包括112片戴尔PowerEdge M610刀片服务器，2台戴尔PowerEdge R710机架式服务器作为管理节点，7台戴尔PowerEdge R710机架式服务器作为I/O节点以及1套光纤SAN存储阵列。

H1N1流行期间，在Tesla GPUs上使用基于CUDA的改进算法，使获得达菲功效的结果一个下午就可以搞定。相比原先采用合适的方法也须花费数周乃至数月的时间来说，可谓是极大的飞跃。

“浪潮-Intel中国并行计算联合实验室”正式揭牌成立，浪潮将与英特尔共同推动中国“百亿亿次”超算系统架构与应用创新，同时作为一个开放的交流平台，与众多典型应用的HPC用户、研究机构一起，建立高性能计算产业新的技术生态环境，共同推动中国HPC领先进入“百亿亿次”时代。

8月30日，记者从英伟达(NVIDIA)官方获得最新消息，GPU技术大会亚洲站(GTC Asia)将于12月14日至15日在北京国家会议中心举行。这是一年一度的GPU技术大会首次在中国举办。据悉，本次会议将会邀请高性能计算领域顶级科学家分享GPU计算中最新的科学研究及其商业应用，尤其是GPU计算落地中国的最新成果。

“天河－酷卡”动漫与影视超级渲染云计算平台日前正式启动。借用“云计算”技术，“天河一号”的公共服务辐射到动漫、影视领域，成为当今世界上规模最大、渲染速度最快的渲染平台之一。

Gartner自1995年起就采用技术成熟度曲线图来凸显每一项创新技术所经历的过热期待、幻觉破灭和最终回归现实的过程。技术程度曲线专题报告每年都会更新，通过该曲线对技术发展的追踪，来指导各组织在最佳的时间和地点采用这些技术，从而实现影响力和价值的最大化。

日前，GPU厂商NVIDIA公布了公司2011-2012财年第二季度的财务报表。总体来看，凭借在笔记本、嵌入式处理器以及工作站、服务器等专业领域的强劲表现，公司应收和毛利率均有所上升。

英伟达公司8月10日宣布，公司计划聘任 Steve Scott 来领导其高性能计算项目。Steve Scott 曾长期担任克雷公司的高管。

本文横向比较英特尔、NVIDIA、AMD的高性能计算策略和产品方案。

GPU.NET 2.0支持Mono，除了Windows外，它还可以在Linux与Mac OS X上构建并部署计算密集型应用。GPU.NET是个托管解决方案，用于编写运行在GPU上的计算密集型.NET应用。该平台拥有自己的编译器与运行时，目的在于消除可能会降低运行速度的中间库，并且可以生成能够运行在多种系统上的跨平台二进制文件。

实际上，英特尔还有即将面市的MIC(集成众核架构，Many Integrated Core)处理器，以及面向未来前瞻性应用的SCC(单芯片云计算机，Single Chip Cloud Computer)众核并行计算研究平台。

7月14日，中国高性能计算应用创新的领导厂商浪潮在北京主办了本年度规模最大的高性能计算用户盛会——2011年高性能计算用户应用交流培训大会。

以“应用 ? 创新”为主题的2011年浪潮高性能计算应用技术交流大会将于7月14日在京召开。

了解高性能计算系统的朋友知道，在测试与选型过程中，往往要考虑很多指标，包括CPU主频、缓存大小、核的数量、QPI数量与带宽、内存主频与容量、存储和文件系统、网络、加速技术等。而且根据应用不同，对于这些指标可能有不同的侧重，比如有的应用是浮点计算密集型有的是I/O密集型，有的则要大内存。

在日前举办的2011年英特尔高性能计算研讨会上，中国石油东方地球物理公司研究院处理中心总工程师赖能和介绍了东方公司高性能计算系统的应用情况，他指出，存储子系统的优化对于提高高性能计算系统CPU资源利用率非常关键。